marmota

Apprentissage automatique, modèles probabilistes et langages d'arbres

Description du projet

Le sujet de ce projet se situe à l'intersection de trois domaines de recherche : les langages formels d'arbres, l'apprentissage automatique, les modèles probabilistes. Les applications principales de ces recherches sont liées aux technologies Xml, notamment: l'intégration de données du Web depuis des sources hétérogènes et distribuées, l'annotation et la transformation de données Xml, la classification et la segmentation de documents Xml. Cependant, les avancées attendues auront un impact important dans les domaines où les notions de structure arborescente et de probabilités ont une grande importance. C'est le cas en bioinformatique et en indexation musicale, où la représentation arborescente des données est très pertinente. Nos études  se focaliseront aussi sur ces deux domaines à travers des collaborations en cours et prévues des membres du projet. Les recherches concerneront plus spécifiquement :

· les modèles génératifs pour les données arborescentes : grammaires   probabilistes pour Xml, algorithmes d'analyse syntaxique et   induction de telles grammaires ;

· les modèles non génératifs pour les données arborescentes : champs   aléatoires conditionnels pour les arbres, algorithmes d'annotation,   modèles discriminatifs et noyaux d'arbres, algorithmes de   classification ;

· les transformations probabilistes d'arbres et l'alignement   probabiliste de motifs d'arbres probabilistes, l'apprentissage   automatique de tels motifs et transformations.

Coordinateur du projet

TOMMASI Marc - Laboratoire d'Informatique Fondamentale de Lille – Université des Sciences et Technologies Lille 1, Université Lille  3, CNRS (UMR 8022).

Partenaires

§ DENIS François - Laboratoire d'informatique fondamentale de Marseille  - Université Aix-Marseille 1, CNRS (UMR 6166).

§ GALLINARI Patrick - Laboratoire d'informatique de Paris 6 - Université Pierre et Marie Curie Paris VI, CNRS (UMR 7606).

§ SEBBAN Marc - Equipe Universitaire de Recherche en informatique de St Etienne  - Unité de recherche EA 3721.